Артем В. QA авто, Senior

Контекст: b2b Сервис по обучению медицинского персонала. Есть клиенты с более 10k пользователями. Куда смотел: В проекте отвечал за автоматизированное тестирование (Unit, Integration, e2e, fullApp tests). Иногда занимался разработкой. AQA: - Покрытие тестами от наиболее критичных механизмов системы (Meteor methods, и их враперы, механизм обмена событиями и т.д.) до простых но нуждающихся в технической документации систем отчетности. - Мои Unit и Integration tests показали себя довольно неплохо в качестве системы документации. - Load и e2e tests позволили устранить ряд проблем с производительсностью. Из последнего: разработка мини фреймворка для новой системы отчетности. Сидинг необходимых данных в фейковую базу, кастомизация селекторов MongoDB коллекций, подготовка самих тестов, удобный интерфейс для выполнения элементарных запросов и сравнение результата c агрегацими в оригинальном конструкторе отчетов. Написанные тесты коммитятся специальным методом для последующей генерации в разрезе полного набора параметров основных фичей. Остается только проверить комбинации фильтров и зафиксировать таким образом отчетную документацию в тестах. Мы mock'аем, stub'им, и говорим нет флаки тестам. TDD. - Более 500 тестов новой системы отчетности - Более 3000 Unit + Integration tests в основном приложении - Около 350 тестов в packages - Более 900 full application тестов Теперь у разработчиков намного меньше шансов сломать то, что работает и задокументировано тестами (периодически вижу как фейлятся пайплайны и понимаю, что проделал работу не зря, и да, нельзя просто так взять и смерджить PR если фейлятся тесты) Software engineer: - Разработал backend-сервис (Meteor.JS) для генерации отчетных PDF-файлов (около 50 отчетов). Реализовал удобный API для быстрой разработки новых и изменения существующих отчетов. В результате тяжелый функционал отчетности перенесен в отдельный сервис, снизив нагрузку на основное приложение и ускорив его загрузку. - Разработал приложение для переноса старых пользовательских данных из базы приложения в LearningLocker (LRS). Скрипт скармливал сервису данные порциями (batch), поддерживал остановку и возобновление процесса без потери данных. - Разработка фичей в основное приложение модели, CRUD, все обычно, но на фронте Blaze. Стек проекта: JS, Node.JS, Meteor.JS, MongoDB, Blaze, React, Docker. Стек для тестирования: Mocha, Chai, Sinon, Playwright, POM, Postman. Сижу на Linux